Le projet CENSE, financé par l'Agence nationale de la recherche de 2017 à 2021, visait à proposer une nouvelle méthodologie pour la production de cartes de bruit plus réalistes. CENSE est l'acronyme de "Caractérisation des environnements sonores urbains : Modélisation, réseau de capteurs de bruit et données ouvertes". Le projet s'est appuyé sur un réseau dense de capteurs à bas coût déployés sur un site expérimental de la ville de Lorient (France), et sur des techniques d'assimilation de données entre les données simulées et mesurées. Au-delà de la production d'indicateurs physiques, le projet s'est également positionné sur la caractérisation des environnements sonores. Le projet a permis des avancées sur la modélisation du bruit, les technologies de réseaux de capteurs à faible coût, les techniques d'assimilation de données appliquées à la prédiction des niveaux sonores, la reconnaissance des sons urbains et la perception. Cette première présentation, d'une série de cinq, correspondant à chaque groupe de travail du projet, donne un aperçu général du projet et de ses résultats opérationnels.

La pertinence des cartes de bruit pour les grandes villes suite à la directive européenne 2002/49/CE est discutable, en raison de la faible qualité ou de l'accessibilité insuffisante des données d'entrée et du grand nombre de paramètres de simulation. Dans le cadre du projet CENSE, une analyse de sensibilité des modèles de cartographie du bruit à leurs entrées a été proposée en deux parties. D'une part, l'intégration de différentes sources de données, issues de bases de données académiques ou en libre accès comme OpenStreetMap, a été analysée. D'autre part, une analyse de sensibilité globale avec la méthode de Morris a été réalisée sur 15 des paramètres d'entrée des modèles CNOSSOS-EU (directive UE 2015/996). Ces deux études permettent de mieux labelliser et qualifier les données d'entrée en hiérarchisant certaines sources d'information et paramètres. Tous ces développements ont été intégrés dans l'outil open-source NoiseModelling assurant la reproductibilité des résultats. Les prévisions acoustiques ont également été comparées aux cartes de bruit disponibles pour quelques villes françaises.

L'avènement technologique de microphones à faible coût et de protocoles innovants de transfert de données radio permet le déploiement d'un nouveau type de collecte d'informations sur l'environnement sonore urbain. Le réseau CENSE est un prototype de réseau basé sur un réseau de données hydrides avec transmission radio depuis des nœuds de capteurs autonomes vers des passerelles connectées aux serveurs de traitement et de stockage par la technologie d'un réseau de type CPL. Ce réseau, déployé dans le centre-ville de la ville de Lorient, a été conçu pour fournir des informations, avec un haut niveau de confidentialité, sur l'environnement acoustique à haute résolution spatiale et temporelle. Dans cette communication, nous proposons de décrire l'ensemble de l'infrastructure, en particulier, la conception des capteurs, le traitement du signal appliqué aux mesures, la collecte et la représentation des données. Le retour d'expérience de ce projet nous permet d'envisager l'évolution du réseau pour une utilisation opérationnelle. 

La cartographie du bruit urbain peut être accélérée en remplaçant le modèle traditionnel de cartographie du bruit par un méta-modèle. Dans la présente étude, dans le cadre du projet CENSE, un méta-modèle a été obtenu par entraînement sur 2000 simulations du logiciel NoiseModelling, sur une partie de Paris. Il est basé sur la réduction de dimension des entrées et sorties de NoiseModelling. Le modèle réduit est ensuite approximé par un émulateur statistique. Le méta-modèle résultant peut reproduire fidèlement n'importe quelle carte de bruit de NoiseModelling pour Paris dans n'importe quelle condition de trafic, mais avec un temps de calcul environ 10000 fois inférieur. Le méta-modèle est ensuite utilisé pour assimiler des mesures acoustiques provenant de 16 sites. L'estimation d'état, la modélisation inverse et l'estimation conjointe des paramètres d'état sont comparées et évaluées par validation croisée. La carte de bruit la plus précise est obtenue avec l'estimation conjointe des paramètres d'état, sans connaissance a priori du trafic et de la météo.

La qualité sonore urbaine dépend non seulement de l'intensité sonore perçue, mais aussi des rapports de présence perçus des bruits de circulation, des sons humains et des sons de la nature. Dans le cadre du projet CENSE, ces variables perceptives (rapports de présence du trafic, des voix et des oiseaux) ont été estimées automatiquement, grâce à un processus d'apprentissage profond, à partir de données acoustiques collectées sur un réseau de capteurs dans la ville de Lorient. Les évolutions temporelles de ces ratios de présence sonore suivent le rythme diurne de la ville (chant des oiseaux au lever du soleil, schéma régulier pour le trafic, voix le week-end le long des zones de promenade, etc.) En parallèle un questionnaire envoyé à la population a permis de proposer un modèle de qualité sonore adapté à la ville de Lorient. Le croisement des mesures avec les données perceptives est en cours, ainsi que l'élaboration d'une représentation cartographique de la qualité sonore, avec un focus sur la présence de ces sources sonores.